Cet article a été écrit par Stefaan G. Verhulst, co-fondateur du GovLab. Pour en savoir plus, consultez notre fil d'actualité gouvernemental sur l'innovation .
Nous vivons à une époque difficile. Du changement climatique à l'insécurité alimentaire et aux migrations forcées, les difficultés auxquelles sont confrontés les décideurs sont sans précédent dans leur variété, mais aussi dans leur complexité et leur urgence. Notre boîte à outils politique standard semble obsolète et inefficace, tandis que les institutions de gouvernance existantes sont de plus en plus dépassées et méfiantes.
Pour relever les défis d'aujourd'hui, nous avons besoin non seulement de nouvelles solutions mais aussi de nouvelles méthodes pour arriver à des solutions . Les données et la science des données deviendront plus essentielles pour relever ces défis et pour l'innovation sociale, la philanthropie, le développement international et l'aide humanitaire.
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De l'analyse de l'imagerie satellite à la cartographie de la pauvreté en passant par l'utilisation des données des médias sociaux pour suivre l' écart numérique mondial entre les sexes , la «science des données pour le bien social» est très prometteuse.
Faire évoluer les données pour de bon
Le potentiel (et les défis) de la science des données pour le bien social a fait l'objet d'un atelier dédié organisé par la Fondation ISI , l' UNICEF et The GovLab dans le cadre de la conférence Web 2019 le 14 mai 2019. Il a également exploré les moyens de développer de nouvelles données collaboratifs pour débloquer les données et les capacités de science des données des secteurs public et privé.
Tout au long de l'atelier, d' éminents conférenciers et présentateurs de documents ont abordé un large éventail d'applications et d'expériences en science des données. Plusieurs participants se sont penchés, par exemple, sur le rôle des médias sociaux dans la réponse aux préoccupations du public, telles que l' information du public sur les vaccinations , la communication pendant les crises et la promotion de l'intégrité électorale . D'autres ont discuté de la façon dont la technologie pourrait être utilisée pour répondre aux besoins locaux, que ce soit dans le domaine de la santé ou de l' éducation .
L'atelier comprenait également un panel de représentants du secteur privé. Chaya Nayak de Facebook, Claudia Juech de la Fondation Cloudera et Paul Ko de LinkedIn ont réfléchi à leurs efforts pour exploiter au mieux la science des données à travers des projets comme Social Science One et Economic Graph .
Alors que le message global qui se dégageait de ces études de cas était prometteur, plusieurs obstacles ont été identifiés qui, s'ils n'étaient pas résolus de manière systématique, pourraient saper le potentiel de la science des données pour répondre aux besoins critiques du public et limiter la possibilité d'étendre la pratique à plus grande échelle.
Ci-dessous, nous résumons les cinq priorités qui sont ressorties de l'atelier pour aller de l'avant.
1. Devenez centré sur les gens
La plupart des données actuellement utilisées pour dessiner des informations impliquent ou sont générées par des personnes.
Ces informations ont le potentiel d'avoir un impact positif et négatif sur la vie des gens. Pourtant, les personnes et les communautés représentées dans ces données sont largement absentes lorsque les praticiens conçoivent et développent des données pour des initiatives de bien social.
Pour garantir que les données sont une force de transformation sociale positive (c'est-à-dire qu'elles répondent aux besoins des personnes réelles et ont un impact sur la vie des bénéficiaires), nous devons expérimenter de nouvelles façons d'engager les gens au stade de la conception, de la mise en œuvre et de l'examen des initiatives de données au-delà demander simplement leur consentement.
(Crédit photo: image tirée du rapport sur l'innovation dirigée par les gens )
Comme nous l'expliquons dans notre méthodologie d' innovation dirigée par les personnes, différents segments de personnes peuvent jouer plusieurs rôles allant de la co-création aux commentaires, à la révision et à la fourniture d'ensembles de données supplémentaires.
La clé est de veiller à ce que leurs besoins soient au premier plan et que la science des données pour les initiatives de bien social cherche à répondre aux questions liées aux problèmes réels qui importent à la société dans son ensemble (une préoccupation clé qui a conduit le GovLab à lancer l'initiative des 100 questions ) .
2. Établir des données sur l'utilisation des données (pour le bien social)
De nombreuses données sur les initiatives de bien social restent naissantes.
Tel qu'il est actuellement conçu, le domaine a souvent du mal à traduire des projets de données solides en changement positif. En conséquence, de nombreuses parties prenantes potentielles - le secteur privé et les «propriétaires» de données du gouvernement ainsi que les bénéficiaires publics - restent incertaines quant à la valeur de l'utilisation des données pour le bien social, en particulier dans le contexte de risques et de coûts de transaction élevés.
Le domaine doit surmonter ces limitations pour que les informations sur les données et leurs avantages se diffusent. Pour cela, nous avons besoin de preuves tangibles de l'impact positif des données. Ironiquement , le domaine est freiné par l'absence de bonnes données sur l'utilisation des données - un manque de preuves empiriques fiables qui pourraient guider de nouvelles initiatives.
Le domaine doit donner la priorité au développement d'une base de preuves et d'une «analyse de rentabilisation» beaucoup plus solides pour faire passer les données pour le bien social d'une bonne idée à la réalité.
3. Développer des initiatives de données de bout en bout
Trop souvent, les données pour le bien social se concentrent sur le pipeline «data-to-knowledge» sans se concentrer sur la façon de passer du «savoir à l'action».
En tant que tel, l'impact reste limité et de nombreux efforts n'atteignent jamais un public qui peut réellement agir sur les informations générées. Sans devenir plus sophistiqués dans nos efforts pour fournir des projets de bout en bout et passer des « données de la connaissance à l'action», l'impact positif des données sera limité. Pour devenir plus sophistiqué de bout en bout, il faudra peut-être faire appel aux concepteurs et engager d'autres disciplines; ainsi que le développement de nouvelles capacités parmi les scientifiques des données et les décideurs.
4. Investir dans des mécanismes de confiance communs et de gestion des données
Pour que les données sur les initiatives de bien social (y compris les coopératives de données) prospèrent et se développent, il doit y avoir une confiance substantielle entre toutes les parties concernées; et parmi le grand public.
L'établissement d'une telle plate-forme de confiance nécessite que chaque acteur investisse dans le développement de mécanismes de confiance essentiels tels que les structures de gouvernance des données, les contrats et les méthodes de règlement des différends. Aujourd'hui, la conception et la mise en place de ces mécanismes demandent énormément de temps, d'énergie et d'expertise. Ces coûts de transaction élevés résultent du manque de modèles communs et de la nécessité de concevoir à chaque fois des structures de gouvernance à partir de zéro.
En l'absence de modèles ou d'initiatives de gestion des données comme une roue contractuelle de collaboration de données , les coûts de démarrage et de maintenance pour établir la confiance peuvent être trop élevés pour de nombreux projets, en particulier ceux envisagés ou lancés par des organisations plus petites.
(Crédit photo: Andrew Young, La roue contractuelle de la collaboration des données )
5) Bâtissez des ponts entre les cultures
Comme CP Snow l'a décrit de façon célèbre dans sa conférence sur « Deux cultures et la révolution scientifique », nous devons jeter un pont entre les «deux cultures» de la science et de l'humanisme si nous voulons résoudre les problèmes du monde.
En tant que domaine, la science des données nécessite une collaboration entre plusieurs disciplines et de vastes domaines d'expertise et de connaissances. Une voie vers cet objectif consiste à favoriser ce que nous, au GovLab, appelons des « bilingues », des individus qui possèdent à la fois une expertise dans le domaine et la science des données. De même, nous devons combler les deux autres dichotomies limitant le potentiel des données pour le bien social : le fossé entre la pratique politique et l'érudition et entre les secteurs privé et public.
Ensemble, ces cinq priorités fournissent une feuille de route pour accélérer la science des données pour le bien social de manière systématique, durable et responsable. Ils peuvent également fournir les éléments de base pour développer des approches plus coordonnées de ce qui devient un domaine fragmenté.
Pour mettre en œuvre ces cinq priorités, nous aurons besoin d'expérimentation au niveau opérationnel mais aussi institutionnel. Cela implique la mise en place de « gestionnaires de données » au sein des organisations qui peuvent accélérer les données pour l'initiative de bien social d'une manière responsable en intégrant les cinq priorités ci-dessus. - Stefaan G. Verhulst
(Merci à Natalia Adler, Daniela Paolotti, Ciro Cattuto, Leo Ferres et Andrew Zahuranec pour leur contribution).
(Crédit photo: Unsplash)
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